大模型训练服务
面向大语言模型的全链路数据服务，从数据预处理到持续迭代优化，助力企业打造高性能 AI 模型
全链路支持
覆盖从数据准备到模型迭代的完整生命周期
方法论沉淀
基于多个大模型项目的实战经验与方法论
工具链支持
自研数据处理工具与评估框架提效
数据预处理
清洗、去重、格式化，构建高质量训练数据集
- 数据清洗：去除噪声、错误、重复数据
- 格式统一：标准化数据结构与编码
- 质量筛选：基于规则与模型的质量评估
- 数据增强：扩充训练样本多样性
SFT 微调数据
指令遵循数据构造，提升模型任务执行能力
- 指令模板设计：多任务指令体系构建
- 示例构造：Few-shot 示例数据生成
- 领域适配：垂直领域专业知识注入
- 质量验证：人工 + 自动化双重质检
RLHF 对齐
人类反馈强化学习数据，优化模型输出质量
- 偏好数据收集：多维度人类评分标注
- 奖励模型训练：基于偏好的 RM 构建
- 策略优化：PPO 等强化学习算法
- 安全对齐：价值观与安全准则对齐
数据配比优化
科学配置多源数据比例，平衡模型能力
- 多源数据融合：通用 + 领域数据混合
- 比例实验：A/B 测试最优配比方案
- 课程学习：由易到难数据排序
- 动态调整：基于训练反馈迭代优化
模型评估
多维度评测体系，量化模型性能表现
- 能力评测：语言理解、推理、生成能力
- 基准测试：MMLU、GSM8K 等标准榜单
- 人工评估：专家打分与用户调研
- 对比分析：与基线模型性能对比
持续迭代
基于反馈持续优化数据策略，提升模型效果
- badcase 分析：错误案例归因分析
- 数据补充：针对性补充薄弱领域数据
- 版本管理：数据与模型版本追踪
- 效果监控：线上表现持续跟踪
技术方法论
数据工程
- • 大规模数据清洗流水线
- • 去重与质量过滤策略
- • 多源数据融合技术
- • 数据增强与平衡方法
训练策略
- • 课程学习与渐进式训练
- • 多任务联合优化
- • 领域自适应微调
- • 持续学习与知识蒸馏